Student (f/m/x) Computer Science, Mathematics or similar

Steigen Sie ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur, bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchten Sie diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist Ihr Platz bei uns!

For our Institute for the Protection of Terrestrial Infrastructures in Sankt Augustin we are looking for a Student (f/m/x) Computer Science, Mathematics or similar, Real-time Light and Weather Adaption in Game Engines to support Object Detection using Synthetic Data

Das erwartet Sie:

The lack of publicly available data, the cost intensity, and the high time expenditure associated with acquiring labeled data are leading to the increasing use of synthetic data when training deep neural networks (DNN) for diverse computer vison (CV) tasks (e.g., drone detection). Data generation methods range from fairly simple techniques, such as domain randomization, to game engine-based simulations in three-dimensional environments (e.g., via Unreal Engine). One important factor for the successful usage of synthetic data in the development of image-based detection techniques is the reconstruction of realistic weather and lighting conditions. While game engines provide plugins for setting the sun’s position and generating clouds, these configurations typically require manual intervention and lack calibration. Automating and calibrating this process can be beneficial for the generation of more realistic data, thus improving the quality of the training data.

Objective & Method

The objective of this work is to create a pipeline for the generation of realistic lighting and weather conditions in the Unreal Engine, driven by real-time data. The pipeline should be calibrated using luminescence sensors to recreate the lighting conditions within the Unreal Engine. Thus, the work combines the development of a virtual measuring plugin for luminescence in the Unreal Engine, real and virtual measurements in a Digital Twin environment, and the data-driven generation of Sky Lights and Volumetric Clouds. It is embedded in a deep learning-based approach for drone detection using a combination of synthetic and real-world data, and thus might contribute to bridging the simulation-reality gap.

Work Content

• Generating an Unreal Engine plugin that allows luminescence measurements on surfaces
• Implementing a pipeline for the automatic generation of real data-driven lighting and weather conditions in the Unreal Engine
• Calibrating the pipeline using real and virtual measurement data

Das erwarten wir von Ihnen:

• currently enrolled as a Master student in computer science, mathematics, optical engineering or similar major
• experience in working with Unreal or Unity (or something comparable)
• interest in deep learning, image processing, and object detection
• basic Python and C++ skills

Unser Angebot:

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen Ihnen unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Weitere Angaben:

• Eintrittsdatum: sofort
• Dauer: six months
• Vergütung: depending on qualifications up to 05 TVöD
• Kennziffer: 95199